Выделение сигнала индукции флуоресценции хлорофилла a из сильно зашумленных данных с помощью спектральной мультиэкспоненциальной аппроксимациитезисы доклада
Аннотация:Регистрация кривые индукции флуоресценции от природных объектов, находящихся в неблагоприятных условиях, зачастую происходит на нижнем пределе чувствительности флуорометрического оборудования. На основе предложенного авторами метода спектральной мультиэкспоненциальной аппроксимации (СМЭА) разработан метод выделения сигнала индукции флуоресценции хлорофилла a из сильно зашумленных данных. В основу предложенного метода было положено представление о том, что изменения, происходящие в адаптировавшемся к темновым условиям фотосинтетическом аппарате при освещении, могут быть с большой точностью описаны в терминах переходов между состояниями марковской цепи. При этом идентификация конкретных состояний и графа переходов между ними для решения задачи фильтрации шумов оказывается излишней. В методе СМЭА производится разложение полученного с флуорометра сигнала по базису, составленному из функций e^(-t⁄τ_i ) с характерными временами τ_i, выбранными на фиксированной логарифмической сетке с шагом kstep: τi+1 = kstep τi. При использовании этого метода для шумоподавления для нахождения предэкспоненциальных множителей a_i используется L_1-регуляризация (LASSO) по методу наименьших углов (LARS). В качестве параметра фильтра задается коэффициент регуляризации α. Проведен анализ полученных с помощью флуорометра AquaPen (Photon Systems Instruments, Чешская Республика) результатов измерения индукционных кривых для проб природного фитопланктона из водоемов Псковской области при значении kstep = 1.1 и разных величинах коэффициента регуляризации α. Показано, что при значении коэффициента регуляризации α = 10–5 и меньше фильтрация шумов является неполной, а при значении коэффициента регуляризации α = 10–3 и больше – происходит потеря существенной информации о форме сигнала. Выбор коэффициента регуляризации α=10–4 позволил восстановить форму кривых индукции флуоресценции для исследованных образцов и оценить значения параметров JIP-теста.Исследование выполнено в рамках научного проекта государственного задания МГУ №121032500060-0 при частичной поддержке гранта РНФ № 20-64-46018 (Псковский государственный университет).